20-Years Later: A Replication Study on Teaching CS1 Concepts
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Computer Science Education does not have a universally defined set of concepts consistently covered in all introductory courses (CS1). One approach to understanding the concepts covered in CS1 is to ask educators. In 2004, Nell Dale did just this. She also collected their perceptions on challenging topics to teach. Dale mused how the findings of a similar survey conducted in later years would compare with her results. Objectives: We answered Dale’s call to consider changes in teaching CS1 concepts by performing a replication study 20 years later. Our goals were to determine how the teaching of CS1 concepts has changed and to identify concepts educators perceive as challenging to teach. Methods: We created a survey based on Dale’s original study and added concepts from the CS2023 recommended curricula to include CS1 concepts for today’s teaching practice. We used a mixed-methods approach to analyse the 178 responses from CS1 educators. Results: Our survey results show Python is predominately used to teach today’s CS1 courses, with educators continuing to teach basic programming concepts similar to 20 years ago. However, our survey shows recursion continues to be challenging to teach, with most secondary school educators perceiving it does not belong in CS1. Today’s educators also teach less of the CS1 concepts from 20 years ago, such as inheritance and polymorphism, and have a limited focus on ethics and professionalism in their courses. Participants also found good learning behaviours like thinking and planning strategies challenging to teach. Conclusion: We conclude our paper by discussing the challenges of conducting a replication study, which includes reproducing studies with limited or no access to the original instruments. We present future research opportunities raised by the study’s findings, including how to support educators in teaching the challenging concept of good learning behaviours and further refine curricular guidelines to remove ambiguity on concepts covered in CS1 and CS2 courses.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle